Microarray Diagnosis of Antibody-Mediated Rejection in Kidney Transplant Biopsies: An International Prospective Study (INTERCOM)
Notice bibliographique
Résumé
In a reference set of 403 kidney transplant biopsies, we recently developed a microarray-based test that diagnoses antibody-mediated rejection (ABMR) by assigning an ABMR score. To validate the ABMR score and assess its potential impact on practice, we performed the present prospective INTERCOM study (clinicaltrials.gov NCT01299168) in 300 new biopsies (264 patients) from six centers: Baltimore, Barcelona, Edmonton, Hannover, Manchester and Minneapolis. We assigned ABMR scores using the classifier created in the reference set and compared it to conventional assessment as documented in the pathology reports. INTERCOM documented uncertainty in conventional assessment: In 41% of biopsies where ABMR features were noted, the recorded diagnoses did not mention ABMR. The ABMR score correlated with ABMR histologic lesions and donor-specific antibodies, but not with T cell-mediated rejection lesions. The agreement between ABMR scores and conventional assessment was identical to that in the reference set (accuracy 85%). The ABMR score was more strongly associated with failure than conventional assessment, and when the ABMR score and conventional assessment disagreed, only the ABMR score was associated with early progression to failure. INTERCOM confirms the need to reduce uncertainty in the diagnosis of ABMR, and demonstrates the potential of the ABMR score to impact practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».